Exploring the Use of Natural Language Processing to Understand Emotions of Trainees and Faculty Regarding Entrustable Professional Activity Assessments
Notice bibliographique
Résumé
Background In medical education, artificial intelligence techniques such as natural language processing (NLP) are starting to be used to capture and analyze emotions through written text. Objective To explore the application of NLP techniques to understand resident and faculty emotions related to entrustable professional activity (EPA) assessments. Methods Open-ended text data from a survey on emotions toward EPA assessments were analyzed. Respondents were residents and faculty from pediatrics (Peds), general surgery (GS), and emergency medicine (EM), recruited for a larger emotions study in 2023. Participants wrote about their emotions related to receiving/completing EPA assessments. We analyzed the frequency of words rated as positive via a validated sentiment lexicon used in NLP studies. Specifically, we were interested if the count of positive words varied as a function of group membership (faculty, resident), specialty (Peds, GS, EM), gender (man, woman, nonbinary), or visible minority status (yes, no, omit). Results A total of 66 text responses (30 faculty, 36 residents) contained text data useful for sentiment analysis. We analyzed the difference in the count of words categorized as positive across group, specialty, gender, and being a visible minority. Specialty was the only category revealing significant differences via a bootstrapped Poisson regression model with GS responses containing fewer positive words than EM responses. Conclusions By analyzing text data to understand emotions of residents and faculty through an NLP approach, we identified differences in EPA assessment-related emotions of residents versus faculty, and differences across specialties.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».